本文關(guān)鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)的心音診斷系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,人們生活水平不斷的提高,各種不健康的飲食規(guī)律和作息習(xí)慣導(dǎo)致心血管系統(tǒng)疾病的發(fā)病率逐年上升,由于心音信號中含有豐富的人體心血管疾病的信息,它能夠反映出一些心血管疾病產(chǎn)生前后的信息,因此分析心音信號成為檢測心血管疾病的一個重要的手段;而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展使得我們周圍的許多“物品”都可以通過網(wǎng)絡(luò)互連,因此,本文提出了基于物聯(lián)網(wǎng)的心音診斷系統(tǒng)。本文在總結(jié)前人對心音診斷工作的基礎(chǔ)上,引入物聯(lián)網(wǎng)概念,實現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷功能。主要研究工作如下:第一,結(jié)合心音信號診斷技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的最新理論和基礎(chǔ),搭建了基于物聯(lián)網(wǎng)的心音診斷系統(tǒng)總體框架,整個框架由心音采集系統(tǒng)端、嵌入式系統(tǒng)端和遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)端三部分組成。其主要操作流程為:選用HKY-06C數(shù)字心音傳感器采集患者心音信號,并通過USB將數(shù)字心音信號傳給嵌入式系統(tǒng)中,進(jìn)行心音算法處理,最后在觸摸屏上顯示診斷結(jié)果或?qū)?shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)至遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)端進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷。第二,介紹了心音診斷算法,該算法主要由心音去噪、心音分段、特征提取、特征匹配幾個處理過程組成。心音去噪部分采用小波閾值去噪法;通過討論當(dāng)前的心音信號分段方案,采取了自相關(guān)系數(shù)法對心音信號進(jìn)行周期分段;采用心音信號梅爾倒譜系數(shù)(MFCC)作為特征向量,同時提取模板庫的梅爾倒譜系數(shù),通過動態(tài)時間規(guī)劃(DTW)算法對心音信號和模板心音信號進(jìn)行匹配。第三,介紹了心音診斷系統(tǒng)的軟硬件開發(fā)平臺,硬件上采用TI推出的新一代移動應(yīng)用處理器——OMAP3530,其功能模塊包含有電源模塊、CPU模塊、觸摸屏模塊、存儲模塊、USB接口模塊、網(wǎng)絡(luò)模塊等;在軟件上采用Digia公司的一個跨平臺的C++圖形用戶界面框架Qt作為心音診斷系統(tǒng)的軟件開發(fā)工具。本文在最后對心音診斷系統(tǒng)進(jìn)行測試和軟件界面設(shè)計,詳細(xì)分析了心音診斷系統(tǒng)的遠(yuǎn)程應(yīng)用方案。
【關(guān)鍵詞】：物聯(lián)網(wǎng) 特征融合 Qt 遠(yuǎn)程應(yīng)用
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.44;TN929.5
【目錄】：

• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究的背景及意義11-14
• 1.1.1 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展11-12
• 1.1.2 心音信號與心血管系統(tǒng)疾病的關(guān)系12-13
• 1.1.3 本課題研究的意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述14-16
• 1.2.1 遠(yuǎn)程醫(yī)療研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 心音診斷與分析研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本課題的主要研究內(nèi)容以及創(chuàng)新點16-19
• 1.3.1 本課題的主要內(nèi)容16-17
• 1.3.2 本課題的創(chuàng)新點17
• 1.3.3 論文的結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 基于物聯(lián)網(wǎng)的心音診斷系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計19-23
• 2.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)19-20
• 2.1.1 物聯(lián)網(wǎng)概念的發(fā)展歷程19-20
• 2.1.2 物聯(lián)網(wǎng)基本特點20
• 2.2 物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)20-22
• 2.2.1 感知層21
• 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)層21
• 2.2.3 應(yīng)用層21-22
• 2.3 基于物聯(lián)網(wǎng)的心音診斷系統(tǒng)的總體架構(gòu)22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 心音診斷算法分析23-41
• 3.1 心音去噪23-26
• 3.1.1 小波去噪的常用方法23-24
• 3.1.2 三種方法的比較分析24-25
• 3.1.3 心音去噪仿真25-26
• 3.2 心音信號的分段26-31
• 3.2.1 自相關(guān)函數(shù)的原理26-28
• 3.2.2 心音信號的周期分段28-29
• 3.2.3 心音周期分段仿真29-31
• 3.3 心音信號的特征提取31-35
• 3.3.1 聲音譜31-33
• 3.3.2 倒譜分析33-35
• 3.3.3 Mel頻率倒譜系數(shù)35
• 3.4 心音特征匹配35-39
• 3.4.1 DTW原理36-38
• 3.4.2 心音DTW特征匹配38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 基于物聯(lián)網(wǎng)的心音診斷系統(tǒng)的硬件平臺41-49
• 4.1 OMAP3530簡介41-42
• 4.2 心音診斷系統(tǒng)的硬件總體框架42
• 4.3 心音診斷系統(tǒng)的硬件模塊設(shè)計42-48
• 4.3.1 心音采集模塊設(shè)計43-44
• 4.3.2 核心微處理模塊44
• 4.3.3 電源模塊44-45
• 4.3.4 觸摸屏模塊45-46
• 4.3.5 USB模塊46-47
• 4.3.6 網(wǎng)絡(luò)模塊47-48
• 4.3.7 RS-232接口模塊48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第五章 基于物聯(lián)網(wǎng)的心音診斷系統(tǒng)的軟件設(shè)計49-65
• 5.1 軟件開發(fā)環(huán)境的搭建49-53
• 5.1.1 Qt簡介50-51
• 5.1.2 Qt的信號與槽51
• 5.1.3 Linux下Qt的安裝和移植51-53
• 5.2 心音診斷系統(tǒng)的軟件設(shè)計53-57
• 5.3 心音診斷系統(tǒng)的測試57-60
• 5.4 心音診斷系統(tǒng)的遠(yuǎn)程應(yīng)用60-63
• 5.5 本章小結(jié)63-65
• 第六章 總結(jié)與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71-73
• 附錄73

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：300322